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docker部署的ragflow服务迁移 数据卷迁移

网友: 技术文档 2025-07-26 20:55:20

[docker ragflow数据迁移]目录

  • 背景
  • 一、我的配置文件
    • ✅ 数据存储路径一览（基于你的配置文件）
    • 关于这些 `volumes` 的说明
    • 📁 如何查看这些卷在本地的具体位置？
        • 可能用到的docker 命令如下。
    • 📦 总结建议
    • 🛠️ 如果想自定义这些路径
    • TODO 未完 待续 。。。

背景

通过 docker compose -f docker-compose.yml -p ragflow up -d 部署了 ragflow本地服务，现在想迁移到另一台服务器上，服务可以通过github 拉取最新的 https://github.com/infiniflow/ragflow 代码，重新配置启动。
但是原服务器上添加过的数据，比如知识库，怎么迁移到新服务器，避免重复添加，重复操作呢？

一、我的配置文件

启动 ragflow 基础配置文件如下 ： docker-compose-base.yml
可以看到，各个基础服务的 volumes 数据卷名称和挂载信息

(base) root@hostname:/usr/local/soft/ai/rag/v0.19.0/ragflow/docker# vim docker-compose-base.ymlservices: es01: container_name: ragflow-es-01 profiles: - elasticsearch image: elasticsearch:${STACK_VERSION} volumes: - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data ports: - ${ES_PORT}:9200 env_file: .env environment: - node.name=es01 - ELASTIC_PASSWORD=${ELASTIC_PASSWORD} - bootstrap.memory_lock=false - discovery.type=single-node - xpack.security.enabled=true - xpack.security.http.ssl.enabled=false - xpack.security.transport.ssl.enabled=false - cluster.routing.allocation.disk.watermark.low=5gb - cluster.routing.allocation.disk.watermark.high=3gb - cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage=2gb - TZ=${TIMEZONE} mem_limit: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 healthcheck: test: [\"CMD-SHELL\", \"curl http://localhost:9200\"] interval: 10s timeout: 10s retries: 120 networks: - ragflow restart: on-failure opensearch01: container_name: ragflow-opensearch-01 profiles: - opensearch image: hub.icert.top/opensearchproject/opensearch:2.19.1 volumes: - osdata01:/usr/share/opensearch/data ports: - ${OS_PORT}:9201 env_file: .env environment: - node.name=opensearch01 - OPENSEARCH_PASSWORD=${OPENSEARCH_PASSWORD} - OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=${OPENSEARCH_PASSWORD} - bootstrap.memory_lock=false - discovery.type=single-node - plugins.security.disabled=false - plugins.security.ssl.http.enabled=false - plugins.security.ssl.transport.enabled=true - cluster.routing.allocation.disk.watermark.low=5gb - cluster.routing.allocation.disk.watermark.high=3gb - cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage=2gb - TZ=${TIMEZONE} - http.port=9201 mem_limit: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 healthcheck: test: [\"CMD-SHELL\", \"curl http://localhost:9201\"] interval: 10s timeout: 10s retries: 120 networks: - ragflow restart: on-failure infinity: container_name: ragflow-infinity profiles: - infinity image: infiniflow/infinity:v0.6.0-dev3 volumes: - infinity_data:/var/infinity - ./infinity_conf.toml:/infinity_conf.toml command: [\"-f\", \"/infinity_conf.toml\"] ports: - ${INFINITY_THRIFT_PORT}:23817 - ${INFINITY_HTTP_PORT}:23820 - ${INFINITY_PSQL_PORT}:5432 env_file: .env environment: - TZ=${TIMEZONE} mem_limit: ${MEM_LIMIT} ulimits: nofile: soft: 500000 hard: 500000 networks: - ragflow healthcheck: test: [\"CMD\", \"curl\", \"http://localhost:23820/admin/node/current\"] interval: 10s timeout: 10s retries: 120 restart: on-failure sandbox-executor-manager: container_name: ragflow-sandbox-executor-manager profiles: - sandbox image: ${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_IMAGE-infiniflow/sandbox-executor-manager:latest} privileged: true ports: - ${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_PORT-9385}:9385 env_file: .env volumes: - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock networks: - ragflow security_opt: - no-new-privileges:true environment: - TZ=${TIMEZONE} - SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_POOL_SIZE=${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_POOL_SIZE:-3} - SANDBOX_BASE_PYTHON_IMAGE=${SANDBOX_BASE_PYTHON_IMAGE:-infiniflow/sandbox-base-python:latest} - SANDBOX_BASE_NODEJS_IMAGE=${SANDBOX_BASE_NODEJS_IMAGE:-infiniflow/sandbox-base-nodejs:latest} - SANDBOX_ENABLE_SECCOMP=${SANDBOX_ENABLE_SECCOMP:-false} - SANDBOX_MAX_MEMORY=${SANDBOX_MAX_MEMORY:-256m} - SANDBOX_TIMEOUT=${SANDBOX_TIMEOUT:-10s} healthcheck: test: [\"CMD\", \"curl\", \"http://localhost:9385/healthz\"] interval: 10s timeout: 5s retries: 5 restart: on-failure mysql: # mysql:5.7 linux/arm64 image is unavailable. image: mysql:8.0.39 container_name: ragflow-mysql env_file: .env environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=${MYSQL_PASSWORD} - TZ=${TIMEZONE} command: --max_connections=1000 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci --default-authentication-plugin=mysql_native_password --tls_version=\"TLSv1.2,TLSv1.3\" --init-file /data/application/init.sql --binlog_expire_logs_seconds=604800 ports: - ${MYSQL_PORT}:3306 volumes: - mysql_data:/var/lib/mysql - ./init.sql:/data/application/init.sql networks: - ragflow healthcheck: test: [\"CMD\", \"mysqladmin\" ,\"ping\", \"-uroot\", \"-p${MYSQL_PASSWORD}\"] interval: 10s timeout: 10s retries: 3 restart: on-failure minio: image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2025-06-13T11-33-47Z container_name: ragflow-minio command: server --console-address \":9001\" /data ports: - ${MINIO_PORT}:9000 - ${MINIO_CONSOLE_PORT}:9001 env_file: .env environment: - MINIO_ROOT_USER=${MINIO_USER} - MINIO_ROOT_PASSWORD=${MINIO_PASSWORD} - TZ=${TIMEZONE} volumes: - minio_data:/data networks: - ragflow restart: on-failure healthcheck: test: [\"CMD\", \"curl\", \"-f\", \"http://localhost:9000/minio/health/live\"] interval: 30s timeout: 20s retries: 3 redis: # swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/valkey/valkey:8 image: valkey/valkey:8 container_name: ragflow-redis command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD} --maxmemory 128mb --maxmemory-policy allkeys-lru env_file: .env ports: - ${REDIS_PORT}:6379 volumes: - redis_data:/data networks: - ragflow restart: on-failure healthcheck: test: [\"CMD\", \"redis-cli\", \"-a\", \"${REDIS_PASSWORD}\", \"ping\"] interval: 5s timeout: 3s retries: 3 start_period: 10svolumes: esdata01: driver: local osdata01: driver: local infinity_data: driver: local mysql_data: driver: local minio_data: driver: local redis_data: driver: localnetworks: ragflow: driver: bridg

根据上面提供的 docker-compose-base.yml 配置文件内容，下面是 RAGFlow 各个组件在本地的数据存储路径说明：

✅ 数据存储路径一览（基于你的配置文件）

组件 容器内路径 本地路径（默认） 用途说明 MySQL /var/lib/mysql mysql_data（默认在 Docker 管理的 volume 中） 存储用户、文档元数据等结构化信息 MinIO /data minio_data（Docker volume） 存储上传的原始文档、处理后的文本等 Elasticsearch (es01) /usr/share/elasticsearch/data esdata01（Docker volume） 存储关键词搜索索引数据 OpenSearch (opensearch01) /usr/share/opensearch/data osdata01（Docker volume） 可选搜索引擎，用于检索 Infinity（向量数据库） /var/infinity infinity_data（Docker volume） 存储向量索引 Redis /data redis_data（Docker volume） 缓存数据、任务状态等 Sandbox Executor Manager 无持久化数据 无 用于运行沙箱任务，不持久化

关于这些 volumes 的说明

你在 docker-compose-base.yml 文件末尾定义了如下 volume：

volumes: esdata01: driver: local osdata01: driver: local infinity_data: driver: local mysql_data: driver: local minio_data: driver: local redis_data: driver: local

这些 volumes 是 Docker 管理的命名卷（named volumes），默认情况下它们会存储在 Docker 的默认数据目录中：

  • Linux 系统下通常为：/var/lib/docker/volumes//_data

例如：

  • MySQL 数据实际路径为：/var/lib/docker/volumes/mysql_data/_data
  • MinIO 数据实际路径为：/var/lib/docker/volumes/minio_data/_data

📁 如何查看这些卷在本地的具体位置？

可能用到的docker 命令如下。

📦 总结建议

目标 建议 查看数据存储位置 使用 docker volume inspect 备份数据 备份对应路径，如 /var/lib/docker/volumes/mysql_data/_data 自定义路径 修改 docker-compose-base.yml 中的 volumes 配置 清理数据 删除对应 volume，如 docker volume rm mysql_data

所以，我们想查看某个 volume 的实际路径，可以有两种方法：

  • find / -name ‘esdata01’
  • docker volume inspect xxxx

本次我们使用如下命令，esdata01 是从上面配置文件中获悉：

(base) root@hostname:/home/ltkj# docker volume inspect esdata01[]Error response from daemon: get esdata01: no such volume(base) root@hostname:/home/ltkj# docker volume inspect ragflow_esdata01

输出示例：

[ { \"CreatedAt\": \"2025-06-13T10:52:28Z\", \"Driver\": \"local\", \"Labels\": { \"com.docker.compose.config-hash\": \"3bcef595c5f477c290ccaa07cbf05671d287fef95c1fa4b67fad841e66481794\", \"com.docker.compose.project\": \"ragflow\", \"com.docker.compose.version\": \"2.34.0\", \"com.docker.compose.volume\": \"esdata01\" }, \"Mountpoint\": \"/var/lib/docker/volumes/ragflow_esdata01/_data\", \"Name\": \"ragflow_esdata01\", \"Options\": null, \"Scope\": \"local\" }]

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这样就能知道 esdata01，minio，MySQL 等基础服务的数据存在哪里了。
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🛠️ 如果想自定义这些路径

可以在 volumes 配置中指定本地路径，例如：

volumes: mysql_data: driver: local driver_opts: type: none o: bind device: /opt/ragflow/mysql_data

这样 MySQL 数据就会存在 /opt/ragflow/mysql_data。

TODO 未完 待续 。。。

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